TF-IDF真的可以幫助您的SEO嗎

像SEO中的許多其他概念一樣，TF-IDF是一個備受爭議的話題。

首先，您了解到它是將您的內容在Google上排名的靈丹妙藥。然后，您立即聽到TF-IDF太老派了，不值得付出任何努力，真相通常位于中間。這篇文章將探討為什么您不應該期望TF-IDF替代全面的優化策略，以及將其用于SEO的真正好處。

TF-IDF：那是什么？

對于人類的大腦來說，不需要任何數學運算就能知道我的文章是關于什么的。關于TF-IDF，對不對？

但是，當一臺機器評估相關性（很重要的是，將其與幾篇文章進行比較）時，我們需要一個數字表示形式才能看到：

（1）A條是關于TF-IDF（相對于鏈接構建而言）。

（2）A條比B條更多地是關于TF-IDF。

我們能否簡單地計算一下關鍵字TF-IDF在每個文檔中出現的次數？

不可以，因此我們顯然會忽略文件的大小。

我們可以將關鍵字的數量與總字數進行比較嗎？

這就是我們所說的關鍵字密度，過去廣泛使用的內容優化指標。

但是依靠關鍵字密度使我認為“要”（不是“TF-IDF”）一詞是本文中很突出的一個。

對于某些單詞通常在語音中出現頻率更高的事實，是否可以調整我的計算？

這就是TF-IDF發揮作用的地方，讓我們看一下本文中“TF-IDF”的使用頻率與Web其他文檔中其平均使用頻率的比較。

因此，我們可以減少對所有常用單詞的關注，并為特定的內容區分非常具體的主題。

計算公式如下：

或者，簡單地說（免責聲明：為了傳達基本思想，我故意在這里過分簡化），我們正在：

（1）字詞頻率=（字詞計數）/（文檔中的總字數）

（2）反向文檔頻率=日志（文檔數）/（包含關鍵字的文檔）

與反向文檔頻率相乘時，常用詞的術語頻率會降低，而優選的主題識別術語則會更高。

回到我們的示例，動詞“tobe”用在每篇英語文章中。但是很少有文章提到“TF-IDF”，“關鍵字”，“內容”以及我在本文中介紹的其他重要子主題。

因此，這些術語的TF-IDF變得更高，并且……voila！機器知道我的文章是關于什么的。

通常，當我們需要一臺機器來識別大量文檔的主題時，可以使用TF-IDF。例如，它已廣泛應用于數字圖書館的推薦系統中。

Google是否使用TF-IDF作為排名信號？

TF-IDF在許多Google專利中都被稱為搜索引擎可以用來刪除停用詞的工具，這是為了擺脫搜索查詢中以及頁面內容中的所有功能詞：

但是使用這種確切的機制來識別和比較相關性的可能性很小。

僅僅因為作為詞法搜索機制的示例，TF-IDF無法超越關鍵字。

與Google很可能使用的語義搜索模型相反，該模型將關鍵字視為字符串，無法識別它們之間的語義關系。

換句話說，TF-IDF本身不是確定您頁面位置的排名信號。

您不需要為內容中的每個關鍵字匹配預期的TF-IDF值。而且，很好不要試圖說服您。

語義搜索和共現

因此，Google已轉向語義搜索，試圖將搜索查詢的含義與局部相關的內容進行匹配，而不是將查詢關鍵字與頁面上的相同關鍵字進行匹配。

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實際上，這意味著Google不再計算關鍵字本身，而是開始使用四面的上下文理解它們的含義來統計同現。

例如，假設您碰到以下句子，但不知道鱒魚是什么：

（1）鱒魚富含omega-3脂肪酸。

（2）鱒魚肉嫩，味道暖和，有點堅果味。

（3）選擇鱒魚時，我們要注重清楚的橘紅色。

而且您還會碰到以下情況。我認為大多數讀者都知道鮭魚是什么：

（1）鮭魚是西方美食中一種受歡迎的魚類，與白葡萄酒搭配非常好。

（2）嫩鮭魚肉可以添加到意大利面中。

（3）鮭魚皮是超級營養密集的食品，所以在做飯時要保留它。

鱒魚與omega-3，果肉和面食之類的詞同時出現的事實可能表明，鱒魚是一種可食用的魚類，在某種程度上類似于鮭魚。

基于對上下文的這種簡單理解，Google能夠構建復雜的單詞向量系統，進一步用于理解用戶查詢和內容相關性。

盡管我不是說您，而且我應該嘗試對整個矢量系統進行逆向工程，但通過增加更多并發來豐富您的內容來提供更多相關信號似乎是合乎邏輯的（而且，如若干案例研究所示，這確實會影響Google排名）。

TF-IDF如何幫助您的SEO？

查找共同出現的術語正是TF-IDF發揮作用的地方。

當然，我們無法像Google一樣訪問每個網頁。但是為什么我們需要那些呢？

要獲得一個同時出現的想法的完整列表，只需看一堆頁面（例如20到30頁）就足夠了。

美妙之處在于，使用TF-IDF并不是火箭科學。您所要做的全部僅需三個簡單步驟。

（1）撰寫您的內容

我并不是在敦促您使TF-IDF成為您內容的目的。很后，即使頁面排名很高并帶來所需的訪問量，不自然的寫作也不會轉換。因此，首先，您要坐下來寫下內容計劃中的內容。

（2）插入TF-IDF工具

我見過的大多數工具的工作原理都差不多。您輸入一個URL和要對其進行優化的關鍵字。然后，該工具會檢查該關鍵字在Google上的排名頁面，解析其內容，為找到的所有字詞計算TF-IDF，并將您的內容統計信息與競爭對手的統計數據進行比較。

使用Seobility等基本工具，您將獲得一個單關鍵字列表。

假如您使用的是SEOPowerSuite的WebSiteAuditor，Ryte或TextTools，那么您還將獲得一個關鍵短語列表（假如您喜歡科學的話，也可以使用N-gram），這無疑會提供更多信息。

（3）通過TF-IDF并發建議來豐富您的內容

有些短語將只是您內容中已有的同義詞，假如合適，請嘗試使用它們，其中一些短語會指出您尚未想到的新主題。

篩選想法，并思考在內容中使用它們的方式（不必沉迷于它們）。

TF-IDF用于關鍵字研究

從競爭對手的內容中選擇使用很廣泛的術語，也可能會在關鍵字研究和內容計劃中激發出新的想法，尤其是當您覺得需要開箱即用的思維和靈感時。

很后，很多時候，您會看到TF-IDF用作點擊誘餌，這些文章都承諾該公式是“Google算法逆向工程”或“破壞TF-IDF的神話”。

但是，我鼓勵您將事物視為真實事物，并利用TF-IDF優化提供的機會。無需將整個SEO活動都押在上面。

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